算法性能分析技术研究

文章论述了算法性能分析的基本理论,分析了一个典型的算法分析实例,提出了几种用于算法分析的技术,解决了一大类算法性能分析的问题。     

一种新的信息系统属性约简算法

在分析目前已有基于Rough Set的属性约简算法后,给出了一个新的度量属性重要性的计算公式,分析了该计算公式的性质,然后给出了一个时间复杂度为max{O(|A||U|log|U|),O(|A|2|U|)}的快速属性约简算法,最后用一个实例说明了算法的有效性.     

基于复杂度方法的地震波信号频谱特性分析

研究非平稳加速度时间历程,有时并不需要知道随机变量的全部统计信息,而只需求得随机变量的某些既重要又有代表性的信息.基于兰帕尔一齐夫复杂度理论的符号基概念,由随机信号经粗粒化处理后得到符号序列,然后计算每个符号基的权系数,再将符号基线性叠加得到符号空间.将随机信号的采样数据分为n段再构建一个n行数据矩阵,计算此n行矩阵的符号空间.将该符号空间的系数矩阵进行奇异值分解,所得的奇异值即为频率,数据矩阵对应行的标准差即为相应频率的幅值.算例结果表明,该方法能够获得随机信号的代表性频率信息.对非平稳随机信号不需引入人为假定,可直接对数据进行计算.     

一种改进的随机选择算法

在一组数据中寻找第k小元素是一个常见的问题.确定性算法可以在Θ(n)的时间内完成,但是却有一个很大的常数使得算法不太实用.源于Hoare的随机选择算法可以使得算法执行比较的期望次数小于4n.改进算法中随机选择分组元素的方法,将使新算法在数据为均匀分布时执行比较的期望次数小于3n.     

一类新的混沌扩频序列研究

构造了一种新的Hybrid混沌映射,提出了混沌扩频序列的产生方法,在此基础上给出了扩频序列的优选准则和混沌序列的优选方法,并通过数值仿真分析了此类扩频序列的自/互相关特性和序列码的平衡特性。计算结果表明,由Hybrid映射产生的混沌扩频序列的伪随机特性及线性复杂度,都较Logistic有显著提高,且根据该方法优选的混沌扩频序列的平衡特性、自/互相关特性,与Gold序列相比,更适合于码分多址通信系统的要求。     

一个输出所有n位二进制串的高效算法

讨论输出所有n位二进制串问题，给出两个算法，并比较它们的复杂度。     

过速型室性心律失常事件的短时非线性心率变异性预测

过速型室性心律失常(室速和室颤)是心脏猝死的一个主要诱因, 有效的治疗手段是在体内置入埋藏式心脏复律除颤器. 心脏复律除颤器能够准确、有效地捕捉到患者心律失常事件的发作并及时发放电击指令. 本文采用两种基于熵的非线性复杂度测度——近似熵和样本熵, 以及两种线性测度——平均RR间期(心电图相邻R波之间的时间间隔)和平均RR间期的标准差, 分析了78名患者体内心脏复律除颤器中存储的135个室速或室颤事件刚刚发生前的一段RR间隔片段, 并与来自同样患者的没有室性心律失常事件发生时(通常为窦性节律)记录到的RR间隔序列进行比较. 结果显示, 过速型室性心律失常发作前患者心跳会出现明显的加快现象, 并且其心率变异性信号的近似熵和样本熵值均明显减小. 室速或室颤事件发作前的一段时间内, 患者自主神经系统中的交感神经张力增加, 而其心率变异性信号的复杂度却降低了, 表明心脏病患者过速型室性心律失常事件的自然发作并不是突发现象, 而是在发作前的一段时间内就已经有了某种先兆. 为了获得更好地识别室性心律失常事件的能力, 单独分析了矢量匹配容差对两种算法性能的影响, 从而确定了最佳的容差取值范围. 因此, 近似熵和样本熵测度有可能成为心脏复律除颤器中短时预测恶性过速型心律失常事件的有效的非线性参数.     

V-BLAST部分发射天线选择方案

研究了利用部分发射天线选择来提高V-BLAST系统的性能。该方案先通过一种不完全QR分解将最先检测的 层符号和后检测的 层符号分离出来,然后按一定的选择标准进行天线选择,并检测这些符号。接着在接收信号中去除已检测符号的贡献部分,并检测剩下的符号。和常规的选择相比,该方案按 值的不同提供了复杂度与性能之间多种可能的折衷。SER性能仿真表明,只要选择前面若干层发射天线,系统性能就能接近全部天线选择情况。有关天线选择时间的仿真表明,对于4组发射和4组接收射频电路,6根发射天线情形,部分发射天线选择方案（基于最大最小后处理信噪比准则）可节约40%至92%的选择时间。     

Shell排序时间复杂度实验研究

为探索具有最优渐近时间复杂度的步长序列及其选择方法,以不同步长序列对一些规模较大的待排序列进行试验,研究了Shell排序的时间复杂度与步长序列的关系。     

软件项目功能点估算

阐述了IFPUG功能点估算的基本原则和方法,针对IFPUG模型缺陷,提出了相应的改进方法,提高了估算精度。